Сочинение на тему Комбинации граничной статистики и морфологических методов
- Опубликовано: 14.10.2020
- Предмет: Бизнес, философия
- Темы: маркетинг, Философские теории, Функционализм, Ценность
Этот алгоритм может достигать 99,6% уровня обнаружения из 9 825 изображений – при условии, что края рамки номерного знака четкие и горизонтальные. Более того, этот метод извлечения символов из двоичного изображения для определения области без пластин занимает много времени, поскольку он обрабатывает все двоичные объекты. Кроме того, он дает неверный результат, если на изображении есть другой текст.
ОБРАБОТКА СЕРЫМ УРОВНЕМ
Изображения в оттенках серого – это изображения, которые содержат только одно значение, то есть каждый пиксель имеет только одно значение, они несут только информацию об интенсивности под ними. Они также известны как черно-белое изображение или монохромное изображение, поскольку они в основном в оттенках серого, интенсивность которых делится таким образом, что черный цвет имеет самую низкую интенсивность, а белый – самый сильный. Сначала мы начнем с преобразования цветного изображения в изображение в оттенках серого. Выражение: R = rgb2grey (p) где R – изображение в оттенках серого, а p – цветное изображение.
ЦВЕТНАЯ ОБРАБОТКА
Обработка цвета является фундаментальным шагом в обработке изображений, а также для распознавания табличек, так как в большинстве стран установлены определенные нормы для цвета таблички, и нет, как в Индии, машины должны хранить буквы черного цвета на белом фоне , Но из-за плохих условий освещения и расположения пластин вывод неэффективен, поэтому нам нужна обработка цвета, чтобы обеспечить точный поиск символов с большей эффективностью.
СВЯЗАННАЯ РАБОТА
Адаптивный порог
Перед продолжением порогового изображения изображения должны быть преобразованы в оттенки серого. Thresholding делается так, чтобы создавать двоичные изображения. Адаптивное пороговое значение – это процесс, в котором вычисляется пороговое значение, а затем каждый пиксель сравнивается с этим постоянным (пороговым) значением и заменяется пикселем черного цвета, если значение меньше постоянного значения, или белым пикселем, если значение больше, чем постоянное значение. Пороговое значение вычисляется с использованием среднего значения локальных значений пикселей. Адаптивный порог рассчитывается на основе локального среднего значения интенсивности пикселей в окнах с размерами m × n пикселей: O (X, Y) = 255 I (X, Y) < a + ß = 0 I (XY)> a-ß, где I и O – входные и выходные изображения соответственно. Параметры размера окна, m и n, выбираются в зависимости от размера символов в регионе.
РАСШИРЕНИЕ КОНТРАСТА
Чтобы увеличить контраст изображения, мы должны выполнить процесс выравнивания гистограммы. Процесс увеличения контрастности повышает резкость изображения. Гистограмма уровня серого изображения – это распределение значений серого изображения. Выравнивание гистограммы является популярным методом улучшения внешнего вида изображения с очень плохой контрастностью. Весь процесс делится на четыре этапа: (i) суммирование всех значений гистограммы; (ii) деление этих значений на общее количество пикселей для нормализации значений. (iii) умножить эти значения на самое высокое значение уровня серого. (iv) нанесите на карту новое значение уровня серого.
МЕДИАНСКАЯ ФИЛЬТРАЦИЯ
Медианный фильтр используется для удаления нежелательных шумов на изображении. В этом методе матрица 3 × 3 передается на изображении. В соответствии с уровнем шума эти размеры можно регулировать. Процесс включает в себя (i) Из матрицы 3 × 3 один пиксель выбирается в качестве центрального пикселя (ii) все остальные окружающие пиксели вычисляются как соседний пиксель (iii) Процесс сортировки применяется между этими девятью пикселями от меньшего к большему, ( iv) Медианный элемент назначен пятому элементу (v) Эти процедуры применяются ко всем пикселям на изображении пластины.
СЕГМЕНТАЦИЯ ХАРАКТЕРА
С помощью функции Regionprops в MATLAB символы полученной области номерного знака сегментируются, что дает нам ограничивающие рамки для каждого из символов. Наименьшая ограничивающая рамка, содержащая символ, возвращается функцией Regionprops. Этот метод используется для получения ограничительных рамок всех символов в номерной табличке.
ДОБАВЛЕНИЕ ОСОБЕННОСТИ
В процессе извлечения элементов мы находим, помечаем и сохраняем все элементы из сегментированного номера. Чтобы распознать символ на изображениях номерного знака, мы используем функцию зональной плотности. В функции зональной плотности изображение делится на разные области и подсчитывается пиксель объекта в каждой области. Плотность каждой области – это общий пиксель объекта. Общая площадь изображения равна общему количеству объектов, полученных на изображении. Для 16-зонной плотности мы делим изображение 32 × 32, чтобы в изображении было 16 объектов. Чтобы разделить на 16, 64, 128, 256 зон, пиксель должен быть 32 x 32
Что такое международные маркетинговые исследования? Согласно нашим прошлогодним исследованиям, термин «маркетинговые исследования» относится к сбору, записи, анализу и представлению информации, которая фокусируется на ранее определенной
Реклама Форма аудио или визуальной маркетинговой коммуникации, которая предназначена для продвижения или продажи продукта, услуги или идеи и использует открыто спонсируемые и неличные сообщения, известные
ЦИФРОВОЙ РЫНОК ДЛЯ ТОРГОВЛИ И РЕКЛАМЫ Ценность электронной коммерции через создание онлайн-рынков огромна для развивающихся стран, таких как Зимбабве, поскольку она может поддержать развитие местной